Hi Ao,Regarding question 1: for now

Hi Ao,

Regarding question 1: for now, go ahead and assume diminishing sensitivity. If the estimator turns out to work well, we might end up working to see if we can avoid that assumption later. But as a first-round of work on implementation, it's a completely reasonable thing to assume, I think. Although if you disagree, do let me know.

Regarding question 2: I am aware of Vince's work on this; I saw him present it way back in 2013, and we tried to organize a conference section together. I think only an abstract exists, and to be honest, I'm not sure how their classification approach works. Not enough details were made public, last I checked. But maybe you've seen more than I have at this point, if you saw the presentation. It'd be great if you could forward to abstract and/or paper if you have it.

Ultimately, it would be great to explore heterogeneity in reference points in the long run. The test we are building is actually pretty well suited to studying heterogeneity by observables. For unobservable heterogeneity, it's a bit trickier. Estimating reference points is hard enough that I think even the homogeneous test is a significant step forward, and I think it would be useful and publishable without that component. That said, once we have that test working, we will want to explore heterogeneous extensions, either to improve paper 1 or to form a new second paper.

結果 (中文) 1:

嗨，Ao，问题 1 ︰ 现在，往前走，承担降低灵敏度。如果估计原来很好地工作，我们可能最终运作，看清楚如果我们可以避免这种假设以后。但执行工作第一轮，它是一个完全合理的事情，来承担，我认为。虽然如果你不同意，请让我知道。关于问题 2 ︰ 我知道文斯的工作;看到了他目前在 2013 年，回来的路上，我们试图一起组织会议科。我认为只有一种抽象存在，并且要诚实，我不相信他们的分类方法是如何工作。没有足够的细节被公开了，上次我检查。但也许你见过更多比我在这一点上，如果你看到的演示文稿。如果你可以转发到抽象或论文如果你拥有它，这是巨大的。最终，它将在长期探索中参考点的异质性很棒。我们正在建设的测试是实际上很好适合观测研究非均质性。观测到的非均质性，是有点棘手。估算的参考点是努力不够，我认为即使齐次的测试是重要的一步，和我想它会有用，没有该组件可以发表。也就是说，一旦我们有了测试工作，我们会想要探索异构的扩展，提高纸 1 或形成新的第二份文件。

結果 (中文) 3:

嗨，AO，关于问题1：现在，向前走，并承担递减的敏感性。如果估计结果证明了工作的顺利，我们可能最终会发现，如果我们能避免这样的假设。但作为第一轮的工作，这是一个完全合理的事情来承担，我认为。虽然如果你不同意，请让我知道。关于问题2：我知道文斯的这一工作，我看到他目前的方式回到2013，我们试图组织一个会议科一起。我认为只有一个抽象的存在，并且是诚实的，我不知道他们的分类方法如何工作。没有足够的细节被公开，最后我检查。但是，如果你看到了这一点，也许你已经看到了更多的我在这一点上，如果你看到的。如果你有它的话，那就很好了。从长远来看，探索异质性的参考点，最终，这将是伟大的。我们正在建设实际上是非常适合观测研究的异质性检验。不可观察的异质性，这就有点麻烦了。估计的参考点是努力不够，我想即使均匀试验是意义重大的一步，我觉得就没有成分是有用的，可。说，一旦我们有了这个测试工作，我们将要探索异构的扩展，无论是提高纸1，或形成一个新的第二纸张。